건축공사가 대형화됨에 따라 대규모의 지하공간을 구축하기 위한 흙막이 공사의 중요성도 점차 커지고 있다. 따라서 적정한 흙막이공법의 선정은 건축공사의 원활한 수행을 위해서 매우 중요한 요소 중의 하나라 할 수 있다. 그러나 흙막이공법의 설계와 시공이 분리되어 있는 우리나라의 경우에는 많은 설계변경이 발생하고 있고, 이러한 설계변경은 건설사업의 성패를 좌우하는 공사비와 공기 측면에서 지대한 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 이러한 흙막이공법에 대한 의사결정 단계에서 활용할 수 있는 사례기반추론기법을 활용한 흙막이 공법 선정 모델을 구축하여 제안하고, 이를 실제 시공된 사례를 이용하여 모델을 평가하였다. 사례연구 결과 유사사례와 추천사례에서 비교적 정확한 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 흙막이공법의 선정과 같이 의사결정과정에서 고려해야할 요소가 많고, 이러한 영향요소를 정량화하기 어려운 분야에서는 본 연구에서 활용된 사례기반추론기법이 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
완성된 도면과 시방서를 기초로 산출한 상세한 물량 정보를 토대로 상세 공사비를 예측하는 업무에 비해 도면과 시방서가 완성되기 이전 단계에서 시설제원이나 개략적인 설계 정보 등을 기초로 개략공사비를 예측하는 업무는 공사비 예측 업무 담당자의 주관적인 판단에 의존하는 경향이 크고 객관성이 낮은 실정이다. 본 연구에서는 도로건설공사 초기단계에서의 사업비 예측 모델을 연구하고 이를 토대로 건설공사 개략공사비 예측 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 BIM 및 GIS를 이용하여 사업 초기단계 개략적인 노선선정에 따른 개략공사비 추정에 있어 사례기반추론을 기반으로 사업비 예측의 정확성 향상과 업무 선진화에 기여할 것으로 기대된다. 또한 사용자가 인터넷을 통해 편리하게 접근할 수 있고 객관적이면서 일관성 있는 개략공사비 예측 결과를 제공받을 수 있으므로 업무 투명성 측면의 효과도 기대할 수 있을 것이다.
창작과정은 인간의 총체적 경험을 담고 있는 기억으로부터 출발한다. 오늘날 디지털 기술의 발달로 인해 인간의 전유물로 여겨졌던 창작과정을 모방한 디지털 서사 창작도구의 개발이 이루어지고 있다. 본 논문은 CBR 모델을 통해 인간의 장기기억이 창작에 개입하는 과정을 모방하고자 한 두 서사 창작도구인 <민스트럴>과 <스토리헬퍼>를 비교분석하였다. <민스트럴>은 인물의 목표를 사례의 구축과 도출, 재사용의 중심에 두고 개연성 있는 이야기의 생성을 시도하였다. 한편 <스토리헬퍼>는 위반성을 지닌 모티프를 사례의 구축과 도출, 재사용의 중심에 둠으로써 이야기에 잠재해있는 우발성의 부각하고, 이를 통해 작가의 창작 발상을 지원하고자 하였다. 향후에는 다양한 서사물의 창작에 디지털 매체의 활용의 가속화될 전망이다. 이 같은 전망 속에서 본 연구가 앞으로의 서사 창작 지원도구 도움이 될 수 있을 것으로 기대해본다.
가중사례기반추론 알고리즘을 이용하여 Excel VBA 기반의 개략비용 예측시스템을 개발하였다. 개발 시스템의 특징은 사례학습과 신규추정시 학습사례건수와 신규추정건수 만큼의 시트를 자동생성하며, 각각의 시트는 셀수식이 자동으로 입력되어 시스템의 활용성을 고려하였으며, 또한 영향인자를 최대 10개까지 선택이 가능하도록 하여 영향인자의 조합을 자유롭게 구성할 수 있도록 하였다. 개발한 비용예측시스템을 토양경작법 정화비용예측에 이용하여 토양정화 예측모델의 적용가능성을 검토하였다. 평균단가 예측모델은 물론 최적다중회귀 예측모델보다 개선된 결과를 확인하였다. 본 연구에서는 토양경작법을 대상으로 검토 하였으나 토양정화기술과 오염물질 종류 등 다양한 시나리오가 나타나는 토양정화사업분야에 사례기반추론을 이용한 비용예측모델은 향후 사례데이터 축적과 더불어 적용가능성이 커질 것으로 기대된다
정보 시스템 대한 유지 보수 문제는 소프트웨어 유지 보수 분야에서 지속적으로 존재하는 문제 중의 하나이며, 특히 이러한 정보 시스템들이 아주 오래 전에 COBOL이나 계측형 데이터베이스와 같은 기술을 바탕으로 개발되었음에도 불구하고 대부분의 조직에서 중요한 역할을 담당하고 있는 것이 현실이다. 따라서 이들 정보 시스템에 대한 효율적이고, 신속한 유지 보수는 조직에 있어 매우 중요한 업무임에도 불구하고, 대부분의 조직에서 이를 제대로 수행하고 있지 못하다. 체계적이고 효과적인 정보 시스템에 대한 유지 보수업무 수행을 위해 본 연구에서는 과거 유지 보수 사례를 이용하여 사례 지식을 축적할 수 있는 유지보수 사례의표현 방법 및 유사성 평가 방법과 이를 바탕으로 새로운 유지보수 요구에 적합한 과거 사례와 유지보수 대상 코드를 제안해 주는 사례 기반 유지 보수 대상 인식 방법론을 제시하였다. 이들 제안된 방법들의 타당성과 성과는 한국전력의 실제 정보 시스템을 대상으로 검증되었으며, 현장 업무에 적용되고 있다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.235-241
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2000
This article suggests integrated neural network models for the interest rate forecasting using change point detection. The basic concept of proposed model is to obtain intervals divided by change point, to identify them as change-point groups, and to involve them in interest rate forecasting. the proposed models consist of three stages. The first stage is to detect successive change points in interest rate dataset. The second stage is to forecast change-point group with data mining classifiers. The final stage is to forecast the desired output with BPN. Based on this structure, we propose three integrated neural network models in terms of data mining classifier: (1) multivariate discriminant analysis (MDA)-supported neural network model, (2) case based reasoning (CBR)-supported neural network model and (3) backpropagation neural networks (BPN)-supported neural network model. Subsequently, we compare these models with a neural networks (BPN)-supported neural network model. Subsequently, we compare these models with a neural network model alone and, in addition, determine which of three classifiers (MDA, CBR and BPN) can perform better. This article is then to examine the predictability of integrated neural network models for interest rate forecasting using change-point detection.
다양한 정보자원들로부터 사용자가 요구하는 맞춤화된 정보를 추출해 내는 것은 더욱 어려워지고 있다. RSS를 비롯하여 개선된 다양한 정보 수집 방법들이 개발되었지만, 여전히 정보가공자인 사람의 도움 없이 필요한 정보들을 수집하여 정리 및 가공하는 작업이 쉽지는 않다. 따라서 본 연구에서는 정보사용자들이 사용 목적에 맞게 정보를 가공하는 부담을 줄여주기 위해 사례기반추론과 온톨로지에 기반한 맞춤형 통합정보생성 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크는 세 단계로 구성된다. 첫째, 수집된 웹 정보를 정보가공의 용이성을 위해 사례로 변환한다. 둘째, 동적 유사도 검색을 통해 수집된 사례들로부터 정보 사용자의 동적 요구사항에 적합한 사례를 검색한다. 셋째, 전 단계에서 추출된 사례를 정보사용자의 요구사항에 보다 적합한 지식으로 가공하기 위해 집중 유사도를 적용한다. 본 프레임워크는 여행자들의 정보수집을 위한 여행정보시스템에 적용되어 그 효과를 입증하였다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.164-168
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2001
This paper introduces an agent system that assists in user's work on the Internet. First, the agent receives requests from the user or other agents. Since there are various kinds of requests, it is difficult to describe a completes set of request -handling rules in advance. Therefore, the agent makes a plan referring to old cases. The agent executes the plane which is a sequence of basic operation. If the agent fails to execute basic operation or to create a plan. then it makes a new plan by interacting with the user or other agent. Finally the agent stores this new case with user's evaluation score into the case base.
최근에 발생하는 웹 사이트 해킹은 기업의 이미지와 평판에 악영향을 끼치는 큰 위협이 되고 있다. 이러한 웹 사이트 변조 행위는 해커의 정치적인 동기나 성향을 반영하기도 하므로, 행위에 대한 분석은 해커나 해커 그룹을 추적하기 위한 결정적인 단서를 제공할 수 있다. 웹 사이트에 남겨진 특정한 메시지나 사진, 음악 등의 흔적들은 해커를 추적하기 위한 단서를 제공할 수 있고, 인코딩 방법과 해커가 남긴 메시지에 사용된 폰트, 트위터나 페이스북 같은 해커의 SNS ID 또한 해커의 정보를 추적하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 zone-h.org의 웹 해킹 사례들로부터 특성들을 추출하고, CBR(Case-Based Reasoning) 알고리즘을 적용하여 침해사고 프로파일링 시스템을 구현하였다. 해커의 흔적과 습관에 관한 분석 및 연구는 추후 사이버 수사에 있어 공격 의도를 파악하고 그에 따른 대응책을 마련하는 데 있어 IDSS(Investigation Detection Support System)로써 중요한 역할을 기대 할 수 있으리라 본다.
사례기반추론기법을 통한 유사상품의 탐색과 사용자 요구에 적합한 상품추천을 위해서는 다양한 요구에 부응할 수 있는 사례베이스의 구축이 우선되어야 한다 이에 본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰의 상품추천시스템에서 번들상품구성문제를 표현하는데 적합한 사례표현기법을 개발하며, 유1.1사례를 추출하기 위한 유사도 척도의 개발에 연구의 첫 번째 주안점을 둔다. 본 논문에서는 번들상품추천을 위한 사례표현기법으로 속성-값(feature-value) 방식인 프레임(frame) 형식을 사용하고 있다 또한 유사도 측정을 위하여 각 속성(행사, 예산, 참여자 수, 고객 거주지 등)에 대하여 유사도 테이블을 작성하고, 이들 속성들의 가중합계방법을 이용하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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